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0 データサイエンス概論まえがき

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  1. 1. 1 九州大学大学院システム情報科学研究院 データサイエンス概論I&II まえがき システム情報科学研究院情報知能工学部門 内田誠一 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター/ 2021年8月版
  2. 2. 2 2 九州大学 「データサイエンス概論Ⅰ&Ⅱ」の目的  全分野の学生さんに,データ解析の基本的な考え方をわかってもら うための講座  「卒論・修論・D論で急に先生に『データ解析しとけよ』と言われた」  「ベクトル?内積? なにそれおいしいもの?」  「主成分分析,意味わかんない(でも使ってる)」  数学的に厳密な議論よりも,直観で分かってもらうことを最優先!  「データ解析って,そんなに恐ろしくない」 →「各解析手法も,その目的・意味はそんなに難しくないかも」 →「ならば,自分のデータのためには,どんなデータ解析をやるべきだろうか?」  余談とか参考とか書いているスライドは,飛ばして構いません  いくつかの単元には,「付録」がついてます 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター/ 2021年8月版
  3. 3. 3 データサイエンス概論の内容  データとデータ分析  データのベクトル表現と集合  平均・分散・相関  データ間の距離と類似度  クラスタリングと異常検出  線形代数に基づくデータ解析の基礎  主成分分析  予測と回帰分析  可視化  確率と確率分布  信頼区間と統計的検定  非構造化データ解析  パターン認識と分類  データ収集とバイアス  人工知能入門 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター/ 2021年8月版

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